Zestimate

探索人工智能在 Zillow Offer 成交中的作用

摘要 Zillow 成立于 2006 年，是领先的在线房地产交易市场。2018 年，Zillow 推出了 Zillow Offers，这是一项买卖房屋的新业务。Zillow Offers 通过在线收集卖家的数据并立即提供报价，为房屋卖家提供了比传统房地产经纪人更快的购买流程，这一流程称为“iBuying”（即“即时购买”）。尽管 Zillow 在 iBuying 方面还是新手，但它很快就确立了在三到五年内创造 200 亿美元年收入的目标。Zillow 认为，其用于预测房屋价值的人工智能/机器学习 (AI/ML) 平台（又名“Zestimate”）可以成为其在 iBuying 市场的竞争优势。然而，在 2021 年第三季度 iBuying 业务亏损 4.21 亿美元后，该公司关闭了这个曾经前景光明的业务部门，而不是冒进一步亏损的风险。首席执行官 Rich Barton 断言，人工智能无法准确预测房价是其 iBuying 业务失败的原因。本案例研究考察了 Zillow Offers 的发展轨迹，并讨论了导致其倒闭的几个因素。在探讨了 iBuying 中房价预测算法的挑战后，我们认为 Zillow Offers 的失败超出了其最初的 AI/ML 系统的局限性。Zillow Offers 专注于超增长而非盈利能力，导致运营变化未能平衡预估价格预测和运营购买价格决策。通过此分析，我们向学生和从业者提出了关于适当和有效地使用数据驱动的 AI/ML 模型进行运营决策的重要问题。关键词：Zillow Offers、人工智能、机器学习、iBuying、Zestimate